尽管生成式人工智能近年来主导了大部分技术争论，但下一个主要发展阶段可能会越来越多地涉及能够感知物理世界、与物理世界交互并在物理世界中行动的人工智能系统。
这 IEEE是新的 2030 年技术大趋势 报告指出，物理人工智能和机器人技术是未来四年最有潜力实现重大技术进步的领域之一。
该报告审查了人工智能、能源、健康和生物技术、空间技术以及物理人工智能等五个广泛领域的 30 项突破性技术，并考虑了到 2030 年它们将如何重塑行业和日常生活。
IEEE 强调对物理人工智能的发展特别重要的技术之一是人机交互。
界面预计将超越传统的基于文本的交互，转向语音、视频、感知和认知能力的日益自然的组合，使机器能够更好地理解人类的意图并与人一起工作。
这种演变可能会对机器人技术产生重大影响。更强大的人机人工智能界面可以使工业机器人和自主机器更容易监督、教学和协作，而人工智能的进步可以使机器人在制造、医疗保健、运输和农业领域拥有更大的自主性。
但将日益智能的机器放入物理环境中也会引发有关可靠性、网络安全、安全和信任的问题，特别是当人工智能系统开始做出直接影响人员、设备和基础设施的决策时。
德扬·米洛伊西奇IEEE 未来方向委员会行业顾问委员会主席、HPE 院士兼惠普实验室副总裁，一直密切参与研究可能影响这一转变的技术。
在《机器人与自动化新闻》的问答中，Milojicic 讨论了为什么 IEEE 预计物理人工智能将在 2030 年快速发展、人类与人工智能交互的重要性日益增加，以及哪些机器人应用可以首先得到广泛部署。他还考虑了为自主机器提供动力、平衡人工智能灵活性与工业安全、保护人工智能基础设施的挑战，以及日益强大的物理人工智能对未来工作的影响。
德扬·米洛伊西奇专访
机器人与自动化新闻：IEEE 报告将物理人工智能确定为未来四年最有可能取得重大进展的技术领域。哪些技术突破正在推动这一加速，以及哪些变化使这一时间表比几年前显得更加现实？
德扬·米洛伊西奇：《2030 年技术大趋势报告》评估了人工智能、能源、健康和生物技术、太空技术和物理人工智能（机器人）等五个核心领域的 30 项突破性技术，以确定它们到 2030 年重塑工业和人类生活的潜力。
主要变化是由人工智能推动的，从而实现了许多其他突破。人工智能正在使网络安全变得更加有效、可靠和值得信赖，同时还提高了能源效率——尽管能源消耗仍然是大规模的重大挑战。
在机器人技术中，人工智能支持新的协作算法。与此同时，与人工智能无关的重要进展仍然存在，例如新材料和传感器。然而，即使在这些领域，人工智能也通过加速设计空间探索发挥着越来越重要的支持作用。
R&AN：该报告强调人机交互是物理人工智能的关键推动因素。除了语音命令和自然语言之外，您认为哪些形式的交互将对未来十年的工业机器人和自主系统产生最大影响？
DM：视频识别将能够理解人类意图并支持其运动。界面之上的认知功能（例如预期）也将发挥重要作用。
其他接口，包括人体传感器，可以进一步加速交互。然而，其他脑机接口仍处于早期阶段，短期内不太可能实用。
制造、健康和农业等受限空间或有限功能中的一些用例可以在最终实现通用的消费级人机交互方面发挥很大作用。
开发有效的护栏和阻塞点来防止不良行为也至关重要，这有助于提高机器人技术和通用人工智能的使用效率。
R&AN：许多公司现在正在开发人形机器人、自主移动机器人和人工智能驱动的工业机器。您认为哪些行业可能首先实现广泛的商业部署？在此之前还存在哪些技术障碍？
DM：安全技术开发的有限用例将在短期内加速发展。在早期，自主机器人首先应用于机场、空间非常有限且选择有限的制造领域。
随着时间的推移，随着人们更好地理解行为、风险和机遇，自由度也随之增加。
然而，机器人技术现在正在快速发展。最有前途的应用是军事用例，这既是由需求也是由大量资金推动的。
电力输送仍然是最大的障碍，除了在制造等环境中，机器人可以持续连接到电源。对于更广泛的商业用途，功率是一个硬限制。
R&AN：工业自动化传统上依赖于确定性、高度可预测的系统。制造商如何平衡人工智能驱动机器人的灵活性与生产环境中的可靠性、安全性和合规性需求？
DM：这是一个非常恰当的问题，准确地反映了正在发生的事情。凭借部署经验，开发人员和运营商将增加信任并消除明显且不易察觉的安全隐患。随着信任的获得，将允许更多的自主操作。
同样，随着人机交互界面的改进，更有效的人机交互操作将实现更强有力的监督，并降低意外或不可预测事件造成的破坏风险。
R&AN：报告强调了值得信赖的人工智能、网络安全和安全。随着人工智能开始在工厂、医院和物流运营中做出更加自主的决策，您认为该行业最大的漏洞在哪里，以及应该如何解决？
DM：最初，这将是安全漏洞。我预见，虽然人工智能可以用来找到它们，但它也可以用来阻止它们，我们将达到只剩下复杂和昂贵的利用的水平。
电源是一个突出的目标。因此，需要一些备用解决方案来提供持续供应。虽然以前就存在过，但人工智能工厂的电力需求和依赖性正在超越以前的情况，在以前的情况下，发电机可以为医院提供不间断的服务。
R&AN：人们越来越担心物理人工智能的进步可能会扰乱就业。您是否期望人工智能驱动的机器人主要增强人类工人的能力，或者我们是否正在接近整个工业工作类别都将实现自动化的阶段？
DM: 我相信两者都是如此。人类，尤其是劳动力，必须做出调整，就像他们在之前的每一次技术革命中所做的那样。这一领域发展最快，影响也可能最广泛。您对改变工作类别的观察非常准确。
过去是蓝领阶层，现在是蓝领阶层。最近，白领。任何可以使用人工智能实现自动化的职业都可能成为目标。
我们几乎每天都会看到有关公司重组员工队伍的报告——无论是用人工智能取代某些角色，为未来的机会重新定位，还是将资源转向建设人工智能基础设施
总有一天，这场竞赛会降低基础设施和服务的成本；例如，法学硕士中使用的代币，这将进一步减少部分裁员的需要。但雇员和雇主都在继续评估哪些工作将消失、开放和转型。
R&AN：展望 2030 年之后，您认为业界目前低估了物理人工智能的哪些发展？您认为有一种技术或应用程序的重要性会远远超出大多数人今天的预期吗？
DM：今年引入了高风险、高回报的分类。一些风险最高、回报最高的技术包括基因操纵、自主武器、人工智能网络战、自我进化的网络物理系统以及基因编辑和合成生物学。
在所有上述情况下，都有巨大的潜力，尤其是在健康方面，但风险也很高。先进技术与确保技术安全之间的健康平衡将继续成为科学家与监管机构必须做出的权衡。